数据标准（数据标准化的意义和作用）

本篇目录：

1、数据标准2、数据标准化3、为什么要对数据进行标准化处理4、数据标准化公式

数据标准

1、数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。

2、数据标准化的意义：数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。

3、数据标准化公式介绍如下：标准化公式用于将原始数据转换为标准化数据，其公式如下： z = (x - μ) / σ 其中，z是标准化后的数据，x是原始数据，μ是原始数据的均值，σ是原始数据的标准差。

4、数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

5、元数据是数据标准的基础，企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性，而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。

数据标准化

1、数据标准化的意义：数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。

2、数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

3、标准化 是一种最为常见的量纲化处理方式。其计算公式为：此种处理方式会让数据呈现出一种特征，即数据的平均值一定为0，标准差一定是1。针对数据进行了压缩大小处理，同时还让数据具有特殊特征（平均值为0标准差为1）。

4、数据标准化处理方法为指标一致化处理和无量纲化处理。

为什么要对数据进行标准化处理

数据标准化是统计学中对数据进行分析前处理的一种方法，目的在于消除数据计量单位及变异程度。

我们通常需要先将数据标准化，利用标准化后的数据进行数据分析，数据标准化也就是统计数据的指数化，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。

在回归预测中，标准化是为了让特征值有均等的权重，在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。主成分分析中，需要对数据进行标准化处理，默认指标间权重相等，不考虑指标间差异和相互影响。

数据标准化公式

数据标准化公式介绍如下：标准化公式用于将原始数据转换为标准化数据，其公式如下： z = (x - μ) / σ 其中，z是标准化后的数据，x是原始数据，μ是原始数据的均值，σ是原始数据的标准差。

Min-Max规范化 Min-Max规范化是将原始数据变换到[0，1]的空间中。公式：新数值=(原数值-极小值)/(极大值-极小值)。

这是一个数据标准化的公式，用于将原始数据 Xi 转化为一个在 60 到 100 之间的标准化值 Zi。

标准化值（standardized value）通常也称为z-score。就是一个正态分布的模型里，某一个数值离中间值或者平均值有几个标准差的距离。公式是z-score=（x-μ）/σ。x是要计算的目标数值，μ是平均值，σ是模型的标准差。

（1）标准化 标准化 是一种最为常见的量纲化处理方式。其计算公式为：此种处理方式会让数据呈现出一种特征，即数据的平均值一定为0，标准差一定是1。

spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。

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